2024年2月16日，OpenAI首款文生视频模型Sora正式对外亮相，再一次震惊全球科技圈，网友称Sora是“炸裂出道”，“现实不存在了！”的评论更是在全网刷屏。Sora这一名称源于日文“空”（そら ^sora），即天空之意，以示其无限的创造潜力。消息一出后，Sora团队也迅速走到了聚光灯之下，成为全球备受关注的技术团队。以“应届生扛大旗”“00后改变世界”“天才少年团”“华人留学生在列”“北大校友”等等为关键词的新闻刷爆全网，大家看见了科技的迅猛发展，也看见了一众少年的无限光芒。今天，我们暂时把聚光灯从这群天才少年身上拿开，来看看他们“踩着肩膀”的那个男人！

Sora团队的核心领袖是两位研发负责人：Brooks,Tim和Peebles,Bill，两位刚刚从加州大学伯克利分校人工智能研究所毕业的年轻博士生，而他们的导师是同一人——加州大学伯克利人工智能研究实验室教授Efros,Alyosha，他是计算机视觉和计算机图形领域的领军人物，他的一系列研究成果对人工智能技术的发展产生了重要影响。前文提到的Brooks,Tim和Peebles,Bill就是他已经毕业的17位博士生中的两位。

Efros,Alyosha教授1997年本科毕业于犹他大学，2003年博士毕业于加州大学伯克利分校。之后十年，他一直在全球计算机领域实力最强的大学卡耐基·梅隆大学工作，直到2013年回到母校加州大学伯克利分校任教。期间，他先后获得众多奖项，有表彰科研的斯隆研究奖、Thomas S.Huang纪念奖等，也有表彰教学的Diane McEntyre卓越教学奖等。可以说，正是因为有这样一位教学和科研双重卓越的引路人，才直接成就了今天这支引爆全球科技赛道的“天才少年团”。今天不妨来看看这位卓越的领导者、优秀的导师Efros,Alyosha教授有怎样的科研表现。

根据全球最大的引文和摘要数据库Scopus检索发现，Efros,Alyosha教授2001年（博士三年级）发表了个人第一篇论文“Image quilting for texture synthesis and transfer（图像绗缝纹理合成和转移）”至今已经发表论文169篇（其中137篇为会议论文，占比达81.1%），被引数量达到了惊人的6.02万次，篇均被引高达356次，论文全部聚焦在计算机视觉和计算机图形领域，其中有两篇文章单篇被引超过1万次，均是2017年发表，分别是“Unpaired Image-to-Image Translation Using Cycle-Consistent Adversarial Networks（非配对图像到图像的翻译：使用循环一致对抗网络）”和“Image-to-image translation with conditional adversarial networks（使用条件对抗网络的图像到图像翻译）”，这两篇文章可以说是图像生成式人工智能的奠基之作。下图为 Efros,Alyosha教授历年发文和被引趋势图，由图可见，Efros,Alyosha教授常年保持稳定点的学术产出，引用在2017年达到巅峰水平。

图1：Efros,Alyosha教授历年发文和被引趋势图

作为Efros,Alyosha教授的两位高徒，Brooks,Tim和Peebles,Bill在博士期间分别发表了8篇（总被引407次）和4篇学术论文（总被引377次），和Efros,Alyosha教授合作发表的论文则分别是4篇和2篇，均占两人博士期间发表论文总数的50%。Brooks,Tim博士期间被引最高的论文是2019年在“第32届IEEE/CVF计算机视觉与模式识别大会”上发表的会议论文“Unprocessing images for learned raw denoising（对图像进行未处理学习的原始去噪）”，单篇被引达247次；Peebles,Bill博士期间被引最高的论文是2019年在“第 17 届 IEEE/CVF 计算机视觉国际会议”上发表的会议论文“Seeing what a GAN cannot generate（查看生成对抗网络无法生成的内容）”，单篇被引达176次。从以上数据可以看出，两位引爆全球科技赛道的天才少年既是“天选”也是“人造”，“天选”之处在于他们对图像生成式人工智能那种可能与生俱来的兴趣，不然Brooks,Tim也不会在工作了两年后重新读博，对图像生成式人工智能开展更加深入的研究；“人造”则是他们有幸站在了一位领域内灯塔式科学家的肩膀上开展研究，不然Peebles,Bill博士期间最重要的论文主题也不会是导师最引以为傲的“对抗网络（GAN）”。

科研的重大突破从来不是一朝一夕就能取得的，当大家看到一个成熟的技术进入到大众视野时，看似“意外”，实则是一个科研团队深耕数十年的成果。比如Sora问世，有新闻中“天才少年团”卓越的创新，更不能忽略Efros,Alyosha教授这类科学家数十年如一日的“干坐冷板凳”。产业的发展需要技术的创新，技术的创新需要科研的积累，科研的积累则需要教育的沉淀。正如OpenAI对Sora的介绍“我们正在教导AI理解和模拟物理世界的运动，目标是训练出能帮助人们解决需要与现实世界互动的问题的模型”。我们所有的科技创新均应立足长远，不断训练，造福人类，而不应是盲目跟随，匆忙应对。科技在日新月异，世界在风云涌动，我们在制度设计上一定要给科研机构更多的权限和资源，加速培养创新型人才，实行“挂帅”“赛马”等制度增加人才发挥空间，只有这样才能让自己在国际竞争中“坐在餐坐上”，而不是“被放进菜单里”。